文|智东西 心缘

智东西12月24日消息，今天，中国2018大数据与智能计算大会在北京举行。大会由中国大数据与智能计算产业联盟、北京大学大数据分析与应用国家工程实验室、财经网主办。

本次大会举办联盟理事会年会暨专家委员会成立仪式，深入解读中国高性能计算机性能排行榜TOP100（2018 HPC TOP100）。

在大会期间，联想、曙光、华为、商汤、百度云等企业被颁发2018中国大数据与智能计算产业领军企业奖。《中国大数据与智能计算产业经典案例研究报告（2018）、2018中国大数据与智能计算产业报告被发布。

此外，中科院院士陈润生、华为中国智能计算业务部副总裁张英梗、中科曙光大数据及创新设备产品总监刘超等分享了关于大数据和智能计算的一些见解。陈润生院士列数基因测序的进展以及精准医疗存在的多重挑战，华为表明其ARM处理器为纯自研。

一、陈润生院士：很快任何人都能测自己的遗传密码

中国科学院院士陈润生先是介绍了基因测序技术的进展。比如近日测序巨头illumina宣布和皇家飞利浦、IBM合作，共同推进癌症基因数据的分析和解释，加快解读数据速度，帮助研究人员快速首先肿瘤精准医疗。

随后，陈润生院士提出精准医疗存在的挑战。在演讲中，他列出了实现精准医疗可以利用的六类大数据。

在基因组、转录组中，基因组中的暗信息是一大挑战。陈润生院士介绍到，全人类真正解析的遗传密码生物学知识的不超过3%，真正大数据的应用还面临大量未知非编码基因所带来的困难。

在数据端存在计算量大的难题，基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、表观遗传组等增速极快。当前最好的测序错误率是千分之一，信噪比不是很好，存在缺失值，这些都是现在存在的挑战。

另外，样品端存在样本量小的问题，陈润生院士表示，建模内部自变量有几千甚至上万个，但让临床大夫找到成千上万的样本非常困难。疾病相关的复杂网络和高度义异质化数据的整合也是精准医疗实现之路上的阻碍。

陈润生院士说，第一个遗传密码的测序花了10年时间，现在只用100美金、3小时就可以完成测序，30年间，遗传能力的测序能力提升了几百万倍。很快，任何人都可以测自己的遗传密码。

由于解析办法存在诸多困难，陈润生院士认为，要用人工智能加快实现精准医疗，现在更重要的是发展自身理论和技术，以及了解任何被训练系统的使用范围。

二、华为：ARM处理器完全自研

华为中国智能计算业务部副总裁张英梗主要介绍了华为的发展战略和华为智能计算业务。

华为有五大AI发展战略，分别是投资基础研究、打造全栈AI方案、提升效率、增强解决方案和投资开放生态。

张英梗介绍说，2019年华为会围绕“联接+计算+云”，内部组织也会做相应调整。

此外，张英梗澄清了关于华为ARM处理器受限于软银的传闻。他表示，华为ARM处理器的每一行代码、每一处编程程序都是华为自己做的。尽管目前处理器在浮点运算上稍逊于英特尔，但华为将在下一年补齐短板。

张英梗还对华为智能计算业务进行简单介绍，智东西曾对此进行详细报道（华为智能计算新战略公布！五大芯片、端边云协同布局全面曝光）。

三、中科曙光：2025年建成国内领先的先进计算产业创新中心

中科曙光大数据及创新设备产品总监刘超的演讲介绍了数字化转型发展大趋势和中科曙光在智能计算方面做出的努力。

数字化转型发展大趋势主要有三点：在数字方面，企业进行信息化建设，完成了业务流程数字化；在互联方面，互联网、云计算突破早期数字化边界，走向数据互联；在智能方面，机器智能飞跃，突破人脑数据理解边界，走向数据智能。

中科曙光先进计算及关联子公司在数据智能产业转型上有三个核心环节。一是建设数据源，对应用需求不断挖掘；二是建设先进计算赋能平台，将计算力覆盖到产业每个角落；三是建设产业生态。

在中科曙光自身的先进计算方面，刘超介绍说，曙光会重点推出曙光XData大数据智能引擎，曙光XData已经推出第六代，处理速度可达千亿秒级。刘超认为，未来随着数据量进一步提升，在实际应用场合做到万亿秒级也是可能的。

此外，中科曙光在各行各业正积极推进数据智能应用建设。例如，曙光着力打造支撑芯片设计的EDA环境——基于高性能计算的集成电路电子设计自动化平台。刘超表示，曙光相信未来可以实现EDA软件自主化。

未来曙光还有构建国家先进计算产业创新中心的三步走计划。曙光计划到2020年初步建成该中心，到2025年基本建成功能完备、国内领先的先进计算产业创新中心，再过5-10年，全面建成国际领先的先进计算产业创新中心。

四、中国高性能计算机发展趋势分析

中国科学院计算技术研究所张云泉对11月发布的中国高性能计算机（HPC）性能排行榜TOP100进行深入解读。

其中，国家并行计算机工程技术研究中心研制的神威·太湖之光位居榜首，测试性能达93.015 PFLOPS。

基于神威·太湖之光，大气领域的”千万核可扩展大气动力学全隐式模拟器“应用最终摘取2016年国际高性能计算应用领域最高奖——“戈登·贝尔”奖。这是中国团队30年来首次入围并获奖，打破西方国家垄断。

过去16年间，HPC的主要应用领域发生了明显的迁移，张云泉亦对此进行解读。在2002年至2004年间，HPC主要应用领域为科学计算、通信和金融保险。在之后的三年，HPC主要应用领域变成能源、教育和工业。

从2007年到2010年，在线游戏取代教育成为HPC的三大主要应用领域之一。从2011年到2015年，HPC主要应用领域转移到互联网服务、政府和超算中心。从2015年至今，HPC主要应用领域为大数据、互联网设备、超算中心和云计算。

结语：行业智能化转型面临阻碍

随着大数据和人工智能技术的快速崛起，数据智能已成为驱动技术变革的重要力量，深入渗透到各行业，催生一批新的商业模式并推动各行业智能化升级。

但无论是精准医疗还是其他行业，我国要实现真正的智能化转型还存在重重阻碍。例如，除了深入挖掘各个应用领域的智能需求外，传统行业要持续研究数据隐藏的巨大价值，科技工作者也需要持续研发自身理论和先进技术，提高竞争壁垒。